AI认知基础篇
- 讲师引导:你接触过哪些AI工具?应用于哪些场景?使用感受如何?
- 根据学员互动小结
- 1. 现状:AI虽然功能强大,但在工作场景的实操效果还是差强人意
- 2. 目标:如何让AI发挥熟练工的作用,是每一位职场人的期待
- 1. 什么是AIGC(生成式人工智能)
- 1. AIGC发展史:人机对话与创意生成
- 2. AIGC四要素:算法、算力、数据、场景
- 3. 大模型的基本原理
- 推理与训练
- 黑箱与涌现
- 2. AI技术理念的三种派系
- 1. 危机派:应限制AI发展
- 2. 加速派:科技至上,能多快就多快
- 3. 对齐派:AI趋近于人的价值理念
- 头脑风暴:你为什么要学习AI?
- 常见的3种AI学习动机
- 1. 好奇心:基于AI的热点,想了解AI是什么
- 2. 焦虑感:基于AI至上论、替代论,担心被时代抛弃
- 3. 期望值:期待AI能解决企业经营和个人发展中的具体问题
- 2. AI可能的踩坑行为
- 1. AI的反智行为:模型幻觉、生成偏差、数据污染等
- 案例:微软密钥、六指人手、名著误差、运算错误等
- 2. AI的纷繁复杂:层出不穷的大模型、套壳工具,鱼目混珠;信息茧房导致的认知差异
- 案例:A、宣推的高价AI会员工具,实际上是杂牌套壳